C’est une bataille qui n’est pas sans rappeler la lutte à mort entre Apple et Microsoft, dans les années quatre-vingt-dix. Mais cette fois sont face-à-face Tesla, le constructeur disruptif de véhicules électriques, situé à Palo Alto, et Nvidia, le fabriquant de processeurs informatiques, qui vient d’inaugurer un siège flambant neuf dans la commune voisine de Santa Clara. Les deux sociétés ont la même ambition: être la pierre angulaire de l’écosystème du colossal marché de la voiture autonome.

Si tout le monde connaît Tesla et son fantasque Pdg, Elon Musk, la notoriété de Nvidia était jusqu’à présent liée à ses cartes graphiques, ultra-puissantes, qui font le bonheur des amateurs de jeux vidéo.


Pour Tesla, c’est désormais officiel, l’avenir s’appelle « Robotaxi », un mot inventé par Elon Musk. Le génial créateur ne croit plus à la voiture individuelle, fût-elle électrique. Il mise tout sur son service de covoiturage autonome, qui devrait intervenir en 2020.

” Valorisée autour de 40 milliards de dollars, Tesla pourrait bientôt valoir dix fois plus grâce à la conduite autonome “, promet Elon Musk. Il vient d’ailleurs de lever 2 milliards de dollars pour mettre au point sa future flotte de robotaxis qui sera composée de véhicules Tesla S et 3 appartenant à la firme, mais qui pourra intégrer également des Tesla privées. En effet, les propriétaires de ces dernières pourront les mettre à disposition des autres. Ce service de location fonctionnera via une application dédiée et rapportera quelques dollars à chaque voyage à leurs propriétaires, une fois la commission de Tesla, entre 25 % et 30 %, déduite.

Pour l’automobile, c’est un changement de paradigme. Ainsi, contrairement aux constructeurs automobiles traditionnels, dont les voitures perdent de la valeur au cours du temps, une Tesla vendue autour de 38 000 dollars pourrait rapporter 30 000 dollars par an à son propriétaire. La firme californienne a tablé que ces derniers pourraient espérer un bénéfice brut de 0,65 dollar le mille (soit 58 centimes d’euro le 1,6 km), soit 30 000 dollars en moyenne par année et par véhicule. À la condition de garder ce dernier au moins 11 ans.

Autre estimation effectuée par Tesla, le coût de déplacement dans l’un deces véhicules. Si le covoiturage classique est facturé entre 2 dollars et 3 dollars, Tesla affirme que son service ne coûtera que 0,18 dollar le mille (soit 16 centimes d’euro le 1,6 km). Confiant dans son futur service, Tesla table jusqu’à un million de véhicules au bout d’an et demi.

Mais Elon Musk n’est pas le seul à avoir fait ce constat. Tesla a en ligne de mire Waymo, la filiale de Google et son Waymo One, un service payant d’autopartage robotisé, déjà en test, avec un chauffeur de sécurité, dans la ville de Phoenix, en Arizona.

D’autant que Google s’est allié à Nvidia, le fabriquant de processeurs et de cartes graphiques qui propose les produits les plus performants du marché.

Une simple visite dans la « room test » du gigantesque siège de Nvidia construit en forme de puce électronique à Santa Clara suffit pour s’en convaincre. « Xavier », leur dernière puce GPU (Graphics Processing Unit), de la taille d’une petite boîte d’allumettes, offre des performances époustouflantes : elle effectue 32 téra-opérations par seconde (TOPS). De quoi modéliser et traiter des milliards d’informations en temps réel. Effets garantis « plus vrais que nature » pour les jeux vidéo ou les effets de cinéma, mais surtout pour rendre complètement autonome une voiture.

Une avance technologique qui a d’ailleurs séduit tous les grands équipementiers et constructeurs automobiles, de Mercedes à Renault en passant par Toyota ou Bosch qui travaillent désormais avec Nvidia.

Tous sauf Tesla. Avec son humilité légendaire, Elon Musk vient récemment d’annoncer que sa première puce “made in Tesla” gravée par Samsung serait capable de réaliser plus de 144 téra-opérations par seconde (TOPS). Pour Tesla, cette nouvelle puce serait sept fois plus puissante que celle de Nvidia.

« Faux », rétorque le géant vert du processeur. « Notre système Drive AGX Pegasus atteint ainsi 320 TOPS » a affirmé Jensen Huang, le patron de Nvidia.

Bref, la guerre des chiffres ! Celle des ego, aussi.

Mais au-delà, c’est sur certains choix technologiques que vont se jouer les performances des futures voitures autonomes.

Grâce à son parc de voitures déjà en circulation, Tesla peut renforcer ses algorithmes en alimentant ses bases de données en permanence. Avec une architecture en rupture par rapport à l’approche des radars laser, les Lidar, privilégiés par Nvidia qui cherche à modéliser le monde puis à se déplacer dedans. Tesla veut traiter beaucoup plus d’information à la seconde que ce que ne saura jamais faire un Lidar. “Quiconque se repose sur le lidar est perdu. Ce sont des capteurs coûteux et inutiles” affirme Elon Musk.

« Les voitures autonomes reposent sur trois piliers : une couche de perception de l’environnement, une couche de cartographie de l’environnement et, enfin, essentielle, une couche de prévision et de contrôle. », décrypte de Jérémy Cohen, spécialiste de l’intelligence artificielle et responsable de la Paris School of AI.

Les voitures autonomes utilisent donc plusieurs sources de captation des informations. Les caméras retranscrivent la vision du conducteur, en classifiant les routes, les piétons, les panneaux. Les radars (Radio Detection and Ranging) émettent des ondes radio pour détecter les objets dans un rayon de plusieurs mètres. Les radars sont présents dans nos voitures depuis des années pour détecter les véhicules situés dans les angles morts ou éviter les collisions. Le lidar (Light Detection and Ranging) utilise, lui, des capteurs infrarouges pour déterminer la distance avec un objet et classifier les objets. Mais une voiture a aussi des capteurs ultrasons qui permettent d’estimer la position des véhicules statiques pour, par exemple, se garer. Enfin les capteurs odométriques permettent d’estimer la vitesse de notre véhicule en étudiant le déplacement de ses roues. La puissance de calcul nécessaire pour de l’autonomie complète est colossale. Il faut en effet qu’un système embarqué puisse recueillir des informations de caméras et les interpréter, mais aussi de corréler tout cela avec des informations obtenues par des radars ou des lidars.

Pour les ingénieurs de Nvidia, les données générées par les multiples capteurs embarqués dans les voitures autonomes sont conçues pour, d’une part, prédire les éventuels risques, et ensuite prendre les décisions et actions nécessaires pour les éviter.

Nvidia veut créer une Intelligence artificielle (IA) capable de prévoir statistiquement le futur. « Notre programme Safety Force Field est mathématiquement conçu de telle sorte que les véhicules autonomes qui en sont équipés, comme des aimants qui se repoussent les uns les autres, éviteront les situations dangereuses et n’en provoqueront pas également. Il faut mettre en place les outils qui évitent tout risque plutôt que de chercher à partir de cas improbables, comme ces exemples qui imposent de choisir entre une vieille dame ou un enfant, un bus ou une bicyclette, etc.  », illustrait David Nister, vice-président des logiciels de conduite autonome chez Nvidia.

À condition que toutes les voitures « raisonnent » toutes de la même façon.

C’est tout l’enjeu de la bataille que se livrent les géants de la Silicon Valley. Au-delà des ego, c’est encore une fois deux modèles qui s’affrontent dans la Silicon Valley : un modèle propriétaire « à la Apple » pour Tesla, et une plateforme ouverte à tous les constructeurs pour Nvidia.

Envoyé spécial à Santa Clara, Californie